Silicon dioxide nanoparticles increase macrophage atherogenicity: Stimulation of cellular cytotoxicity, oxidative stress, and triglycerides accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticle research has focused on their toxicity in general, while increasing evidence points to additional specific adverse effects on atherosclerosis development. Arterial macrophage cholesterol and triglyceride (TG) accumulation and foam cell formation are the hallmark of early atherogenesis, leading to cardiovascular events. To investigate the in vitro atherogenic effects of silicon dioxide (SiO2 ), J774.1 cultured macrophages (murine cell line) were incubated with SiO2 nanoparticle (SP, d = 12 nm, 0-20 µg/mL), followed by cellular cytotoxicity, oxidative stress, TG and cholesterol metabolism analyses. A significant dose-dependent increase in oxidative stress (up to 164%), in cytotoxicity (up to 390% measured by lactate dehydrogenase (LDH) release), and in TG content (up to 63%) was observed in SiO2 exposed macrophages compared with control cells. A smaller increase in macrophage cholesterol mass (up to 22%) was noted. TG accumulation in macrophages was not due to a decrease in TG cell secretion or to an increased TG biosynthesis rate, but was the result of attenuated TG hydrolysis secondary to decreased lipase activity and both adipose triglyceride lipase (ATGL) and hormone-sensitive lipase (HSL) protein expression (by 42 and 25%, respectively). Overall, SPs showed pro-atherogenic effects on macrophages as observed by cytotoxicity, increased oxidative stress and TG accumulation. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Environ Toxicol 31: 713-723, 2016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».